Artwork

Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.
Player FM - Aplicativo de podcast
Fique off-line com o app Player FM !

AI Agents for Data Analysis with Shreya Shankar - #703

48:24
 
Compartilhar
 

Manage episode 442880152 series 2355587
Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.

Today, we're joined by Shreya Shankar, a PhD student at UC Berkeley to discuss DocETL, a declarative system for building and optimizing LLM-powered data processing pipelines for large-scale and complex document analysis tasks. We explore how DocETL's optimizer architecture works, the intricacies of building agentic systems for data processing, the current landscape of benchmarks for data processing tasks, how these differ from reasoning-based benchmarks, and the need for robust evaluation methods for human-in-the-loop LLM workflows. Additionally, Shreya shares real-world applications of DocETL, the importance of effective validation prompts, and building robust and fault-tolerant agentic systems. Lastly, we cover the need for benchmarks tailored to LLM-powered data processing tasks and the future directions for DocETL.

The complete show notes for this episode can be found at https://twimlai.com/go/703.

  continue reading

750 episódios

Artwork
iconCompartilhar
 
Manage episode 442880152 series 2355587
Conteúdo fornecido por TWIML and Sam Charrington. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por TWIML and Sam Charrington ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.player.fm/legal.

Today, we're joined by Shreya Shankar, a PhD student at UC Berkeley to discuss DocETL, a declarative system for building and optimizing LLM-powered data processing pipelines for large-scale and complex document analysis tasks. We explore how DocETL's optimizer architecture works, the intricacies of building agentic systems for data processing, the current landscape of benchmarks for data processing tasks, how these differ from reasoning-based benchmarks, and the need for robust evaluation methods for human-in-the-loop LLM workflows. Additionally, Shreya shares real-world applications of DocETL, the importance of effective validation prompts, and building robust and fault-tolerant agentic systems. Lastly, we cover the need for benchmarks tailored to LLM-powered data processing tasks and the future directions for DocETL.

The complete show notes for this episode can be found at https://twimlai.com/go/703.

  continue reading

750 episódios

모든 에피소드

×
 
Loading …

Bem vindo ao Player FM!

O Player FM procura na web por podcasts de alta qualidade para você curtir agora mesmo. É o melhor app de podcast e funciona no Android, iPhone e web. Inscreva-se para sincronizar as assinaturas entre os dispositivos.

 

Guia rápido de referências

Ouça este programa enquanto explora
Reproduzir